【西南证券】从线性失效到非线性重构：基于XGBoost算法的可转债选券框架再优化-260615（25页）.pdf

1、 请务必阅读正文后的重要声明部分 2026 年年 06 月月 15 日日 证券研究报告证券研究报告固定收益专题报告固定收益专题报告 固收专题固收专题 从线性失效到非线性重构：基于从线性失效到非线性重构：基于 XGBoost 算法算法的的 可可转债选券框架再优化转债选券框架再优化 摘要摘要 西南证券研究西南证券研究院院 由表及里由表及里转债择券为何需要转向非线性框架？转债择券为何需要转向非线性框架？2023 年以来，国内利率中枢、权益风险偏好、转债估值水平及外部冲击均经历多轮切换，转债定价逻辑逐渐由单一估值修复或流动性驱动，转向“正股弹性、转债估值、条款博弈、行业景气”共同作用的复杂阶段。在此背

2、景下，传统线性多因子模型中“单一因子改善组合收益提升”的传导链条有所弱化，因子之间的交互关系、阈值效应和市场状态依赖特征更加突出。相比之下，XGBoost 模型能够在不预设固定线性关系的基础上，识别转股溢价率、价格、YTM、正股动量、波动率、流动性及条款进度等多维变量之间的复杂关系，因此更适合当前转债市场非线性定价环境下的择券需求。推陈出新推陈出新因子体系从数量扩展走向质量优化因子体系从数量扩展走向质量优化 本篇报告在此前本篇报告在此前 XGBoost 转债择券模型基础上，对因子体系和训练框架进行转债择券模型基础上，对因子体系和训练框架进行再优化。再优化。因子库由原有 19个指标扩展至 41个

3、，并筛选其中 26个核心因子用于模型训练，样本区间覆盖 2016年 1月至 2026年 5月 29日。新因子体系在保留 YTM、隐含波动率、平底溢价率等传统有效指标的基础上，进一步补充了转债 5日、6-20日、21-60日动量以及转债相对正股动量等交易型变量，同时细化强赎进度、下修进度等条款类指标，使模型能够更好刻画估值、价格、动量、风险、流动性、正股属性和条款事件之间的非线性关系。从单因子结果看，YTM 仍具备稳定横截面预测能力，转股溢价率、隐含波动率和平底溢价率延续较强解释力，转债相对正股动量则进一步增强了模型对转债超涨或滞涨状态的识别能力。精筛窗口精筛窗口3.5年训练样本表现更优年训练样

4、本表现更优 为确定更适配当前市场环境的训练样本长度，我们以 1年为起点、5年为终点，并以 6个月为步长进行滚动窗口测试。结果显示，训练窗口过短时模型容易受到短期行情扰动影响，训练窗口过长时则可能因历史环境与当前定价逻辑差异较大而稀释因子有效性。综合比较 9 组训练窗口后，3.5 年滚动训练窗口在收益弹性、风险控制和市场适配性之间表现最优。2020 年 1月 2日至 2026 年 5月 28日期间，该窗口下模型最终净值达到 6.78，累计收益达到 577.52%，说明其既保留了足够样本信息，又较好适应了近年来转债市场定价逻辑的变化。落地检验落地检验多约束回测验证模型有效性多约束回测验证模型有效性

5、 在月度调仓框架下，XGBoost模型构建的无约束组合相较主要市场指数展现出较强收益优势，其中 Top20组合年化收益率达到 19.66%，年化超额收益率达到 12.96%，且 2024年以来各年度表现均较为稳健。进一步加入价格、信用和条款约束后，模型仍具备较好的可执行性。剔除 130元以上高价转债后，组合年化收益率达到 19.90%，波动和回撤较无约束组合有所收敛；剔除评级低于A+标的后，组合年化收益率仍达到 18.10%，说明模型收益并非完全来自信用下沉；但剔除未来 20 日内可能触发下修、强赎和回售的标的后，组合收益有 分析师：杨杰峰 执业证号：S1250523060001 邮箱： 分析

6、师：叶昱宏 执业证号：S1250525070010 邮箱： 相关研究相关研究 1.攻守转换中的可转债2026 年二季度转债策略 (2026-04-02)2.美国中央银行制度的百年博弈与美联储的诞生美联储基础研究系列（一）(2026-02-25)3.开拓新局2026年理财投资行为展望 (2026-02-03)4.市场锚点与多空潮汐2026 年利率年度策略 (2026-01-19)5.三大视角深度解析海内外中央银行差异 (2025-09-23)6.科创债 ETF深度解析：差异、策略与优选 (2025-09-15)请务必阅读正文后的重要声明部分 所下降，表明条款事件并非单纯风险来源，也可能在特定市场